New Statistical Anomaly Detector Model for Keystroke Dynamics on Touch Mobile Devices
| العنوان بلغة أخرى: |
نموذج جديد لكاشف تباين أحصائي لديناميكية الكتابة باللمس على الهواتف النقالة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al-Obaidi, Noor Mahmood Shakir (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Jarrah, Mudhafar (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 88 |
| رقم MD: | 788284 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الشرق الأوسط |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
4
| المستخلص: |
ديناميكية الكتابة على لوح المفاتيح هي تقنية إثبات الإصالة التي تستخدم إيقاع الكتابة للتمييز بين المستفيد الأصيل والمحتال، وقد شهدت هذه التقنية تطور مستمر لتحسين إمكانية الكشف. إن تحسين قدرة إثبات الأصالة ارتكز بشكل رئيسي على اختيار مصنفات أفضل والتي أدت إلى تخفيض معدلات الخطأ في التشخيص. شهد مجال ديناميكية الكتابة على لوح المفاتيح مؤخرا دراسة التحقق من هذه التقنية كطريقة لأثبات الأصالة على الأجهزة النقالة ذات خاصية اللمس، والذي نتج عنه توجيه اهتمام الأبحاث من تحسين أداء المصنفات فقط إلى إضافة خصائص قابلة للقياس للأجهزة النقالة والتي يمكن أن تؤدي إلى تحسين أداء الكشف للمصنفات. العمل البحثي لهذه الأطروحة يهتم بدراسة ديناميكية الكتابة على الأجهزة النقالة من خلال تحليل لبيانات تجريبية تم جمعها باستخدام الأجهزة النقالة والتي اشتملت على الخصائص ذات القياس الزمني بالإضافة إلى خاصيتي قيمة الضغط على المفتاح ومساحة لمس الأصبع لموقع المفتاح. تم في البحث عرض مصنف ثنائي (كاشف اختلاف) إحصائي يستند على المتوسط، والمسمى Med-Min-Diff، والذي يستخدم مقياس المسافة عن المتوسط لحساب العتبة العليا والدنيا لقيم الخصائص. تحتسب العتبتان خلال مرحلة التدريب للنظام وتستخدمان لاحقا خلال مرحلة الفحص لتصنيف قيمة خاصية مدخلة إن كانت لمستفيد أصيل أم لمحتال. المرحلة الأولى للتحليل تمت باستخدام حزمة بيانات عامة لتجربة سابقة في تقييم مقياس "معدل الخطأ المتساوي" (EER) للنموذج المقترح وبالمقارنة مع نتائج ثلاثة نماذج تدقيق استخدمت في الدراسة السابقة، وكانت قيمة المقياس 0.0679 وهي أقل بكثير من القيم الناتجة عن نماذج التدقيق الثلاثة. النموذج المقترح تم تنفيذه كنظام لجمع البيانات والتحقق من الأصالة، للعمل على لوح نقال له خاصية اللمس، تحت نظام التشغيل Android، ويقوم بقياس الخصائص الزمنية والضغط ومساحة الأصبع. أستخدم النظام في تجربة لجمع حزمة بيانات جديدة (MEU -Mobile) من 56 شخص، حيث قام كل شخص بكتابة كلمة سر موحدة على اللوح النقال 51 مرة (تمثل 34 إدخال للتدريب و17 إدخال للفحص). أظهر التحليل لحزمة البيانات الجديدة أن مقياس معدل الخطأ المتساوي باستخدام النموذج المقترح كان 0.0494 وهو أقل من قيمته لحزمة البيانات السابقة. تم حساب معدل القبول الخطأ (FAR) عندما يكون معدل الرفض الخطأ بحدود 5%، وكانت القيمة 5.79%. وذلك يؤشر إلى الحاجة لخفض قيمة هذا المقياس المهم من خلال أبحاث تطويرية أخرى. اعتمد النموذج المقترح على مؤشر قبول (pass -mark) كقيمة مرجعية لتقييم نتيجة الفحص لعملية كتابة كلمة السر. استخدمت طريقتان لحساب مؤشر القبول: الطريقة الأولى اعتمدت مؤشر قبول متغير، يحسب لكل مشارك من خلال ضبط قيمته للوصول إلى تساوي معدلي القبول الخطأ والرفض الخطأ، والطريقة الثانية اعتمدت حساب مؤشر قبول موحد لكل المشاركين والذي أحتسب من معدل مؤشر القبول المتغير لكل المشاركين. نتج عن التحليل باستخدام مؤشر القبول الموحد إلى أن قيمة معدل الخطأ المتساوي كان. (5.48%) وهو أعلى بقليل من حالة استخدام مؤشر القبول المتغير. تتضمن الأطروحة استنتاجات وتوصيات لأعمال مستقبلية مستندة لنتائج البحث الحالي. |
|---|
عناصر مشابهة
-
An Anomaly Detection Model for Signature Authentication on Mobile Devices
بواسطة: الخفاجي، شوق منشور: (2018) -
PIN Authentication Using Multi-Model Anomaly Detection in Keystroke Dynamics on Mobile Devices
بواسطة: خلف، غفران محمود منشور: (2019) -
Propose a New Optimization Technique for Mobile IPv4
بواسطة: Ali, Awos Khazal منشور: (2013) -
An Evaluation of Extended Duration Multi-Touch Interaction
بواسطة: Al Megren, Shiroq منشور: (2011) -
Market Share Development Within Mobile Service in Algeria 2000 - 2014: Achievements and Challenges
بواسطة: Amrane, Azeddine منشور: (2016)
